| Titre : | Comparing Data Presentation Techniques for CNN-based IDS |
| Auteurs : | Hassene Chaibi, Directeur de thèse ; Lamia Mekhalfi, Auteur ; Ikram Zerrouki, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2022-2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | TECT03062 |
| Format : | 65 p / ill / 29cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | CNN, Data presentation, IDS/IPS, NSLKDD, CICIDS2017, Random Forest . |
| Résumé : |
Ce mémoire visait à étudier l'efficacité de différentes techniques de présentation des
données dans le contexte des systèmes de détection d'intrusions (IDS) basés sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN). L'évolution rapide de la technologie et les risques associés ont souligné l'insuffisance des mesures de sécurité traditionnelles pour protéger les fichiers, les données et les informations personnelles. Pour remédier à cela, des solutions IDS/IPS ont été mises en place pour sécuriser les réseaux et se prémunir contre les vulnérabilités. Cependant, l'émergence de méthodes d'apprentissage en profondeur, notamment les CNN, offre de nouvelles possibilités pour relever les défis de la cyber sécurité. Cette étude s'est concentrée sur les techniques de présentation des données non graphiques en les transformant en représentations visuelles pour exploiter les capacités inhérentes de reconnaissance d'images des CNN. En explorant différentes techniques de présentation des données, la recherche visait à améliorer les performances des IDS. Deux ensembles de données distincts ont été utilisés pour les expérimentations : le jeu de données NSL-KDD, largement utilisé comme référence dans la recherche sur la détection d'intrusions, et le jeu de données CICIDS2017. Par le biais d'une analyse comparative, l'étude a comparé les résultats obtenus à partir de différentes structures d'images et de techniques de classification basées sur les CNN avec Random Forest, dans le but de déterminer la technique de présentation des données la plus efficace pour les IDS basés sur les CNN. Les conclusions de cette recherche fournissent des connaissances précieuses pour optimiser les approches IDS basées sur les CNN, en garantissant une précision et un temps d'exécution courts. Dans l'ensemble, cette étude contribue au domaine de la cyber sécurité en mettant en lumière le rôle des techniques de présentation des données dans les IDS basés sur les CNN. En comprenant les forces et les faiblesses des différentes approches, les organisations peuvent améliorer leurs mesures de sécurité réseau et prendre des décisions éclairées quant au déploiement de solutions IDS. |
| Note de contenu : |
-Intrusion Detection System
-Machine Learning for Cyber-security -CNN based IDS -Implementation, Results and Discussion -General Conclusion |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
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